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基于1D-CNN的稻谷石墨烯远红外干燥模型及含水率在线预测 被引量：1
1
作者 王逸凡 井世亮 +3 位作者 夏宇 Nuhu Jibril 赵海瑞 陈坤杰 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第2期488-497,共10页
[目的]为实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测,提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolutional neural network)的稻谷干燥水分比预测模型,实现对干燥过程中稻谷含水率在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一标准后,在... [目的]为实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测,提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolutional neural network)的稻谷干燥水分比预测模型,实现对干燥过程中稻谷含水率在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一标准后,在自制的石墨烯远红外干燥试验台进行不同温度的干燥试验,每隔2 min采集1组包括干燥温湿度等8个工艺参数数据,经标准化处理后构成数据集。然后以8个工艺参数为输入,水分比为输出,构建1D-CNN干燥模型,通过训练确定模型参数,最后对模型进行验证并与6种经典薄层干燥模型及4种典型机器学习干燥模型进行比较。[结果]试验结果表明,所提出的1D-CNN干燥模型能够很好描述干燥过程中水分比的变化情况,决定系数R^(2)、均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别达到0.993 1、0.018 9、0.012 1;含水率预测的MAE和平均相对误差(mean relative error, MRE)分别为0.143 2%和0.007 8%,明显优于其他对比的干燥模型。[结论]所提出的1D-CNN干燥模型能够准确预测稻谷干燥过程中含水率变化,完全满足含水率在线检测需求。 展开更多
关键词 稻谷 1D-CNN模型 石墨烯远红外干燥 含水率在线预测
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